壁厚度推测方法、计算机程序、学习方法、模型制作方法、壁厚度推测装置以及壁厚度推测系统

本发明涉及推测脏器壁或血管壁的厚度的壁厚度推测方法等。

背景技术：

1、作为血管疾病之一的脑动脉瘤是一旦破裂则致死率超过约50％的风险极高的疾病，并且是残留后遗症比率高且在社会上的影响也大的疾病。因此，将脑动脉瘤的破裂防止于未然的预防性治疗(早期治疗)的重要性高，恰当的治疗介入是不可欠缺的。

2、在恰当的治疗中，知道脑动脉瘤的瘤壁的信息(例如厚度)是有效的。这是因为，已经知道与瘤壁厚的部分相比在瘤壁薄的部分更容易发生脑动脉瘤的破裂。但是，即使在1个脑动脉瘤中，瘤壁的厚度等形状按每个脑动脉瘤也是多种多样的。

3、因此，即使是专家，也难以仅根据通过ct(计算机断层摄影法(computedtomography))以及mri(磁共振成像(magnetic resonance imaging))以及mra(磁共振血管摄影(magnetic resonance angiography))得到的瘤壁的内腔等的形态来推断与瘤壁的厚度等形状有关的信息。

4、例如，作为预测脑动脉瘤的瘤壁的厚度的方法，已知的是基于医生进行的开颅手术的摄影或目视的方法。但是，该方法是高侵袭性的方法，对患者的负担大，不是能够容易地预测脑动脉瘤的瘤壁的厚度的方法。

5、并且，例如作为低侵袭且对脑动脉瘤的瘤壁等的血管壁的厚度进行预测的方法，已知有专利文献1中公开的超声波诊断装置。在专利文献1中，公开了一种利用超声波信号来生成图像数据，并基于该图像数据显示与被检者的血管壁的厚度有关的信息的超声波诊断装置。

6、(现有技术文献)

7、(专利文献)

8、专利文献1：日本特开2013－118932号公报

9、但是，通过专利文献1中公开的现有技术得到的图像数据由于精密度低，所以难以得到关于血管壁的精度高的信息。进一步，在现有技术中，不仅限于血管壁，关于人体内的脏器壁也难以得到精度高的信息，因此难以提出用于对脏器以及血管的疾病施以具体的处置的信息。

技术实现思路

1、于是，本发明的目的在于提供一种通过低侵袭性的方法来生成与脏器壁或血管壁有关的高精度的信息，从而能够提出用于对脏器或血管的疾病施以具体的处置的有益的信息的壁厚度推测方法等。

2、本发明的一个方式所涉及的壁厚度推测方法包括：第1获得工序，获得基于包含脏器壁或血管壁的运动图像的行为信息，所述运动图像是利用四维血管摄影法而得到的运动图像，所述行为信息是与所述脏器壁或所述血管壁中的多个规定的点的各自的位置的时间变化有关的数值信息；生成工序，利用如下的模型来生成推测信息，所述模型是将示出基于通过所述第1获得工序获得的所述行为信息的物理参数的图像作为输入，将示出所述脏器壁或所述血管壁中的所述多个规定的点的各自的厚度的指标作为输出而进行了学习的模型，所述推测信息是所述厚度被可视化而得到的信息；以及输出工序，输出通过所述生成工序生成的所述推测信息。

3、并且，本发明的一个方式所涉及的计算机程序使计算机执行上述记载的壁厚度推测方法。

4、并且，本发明的一个方式所涉及的学习方法包括：第2获得工序，获得基于包含脏器壁或血管壁的运动图像的行为信息，所述行为信息是与所述脏器壁或所述血管壁中的多个规定的点的各自的位置的时间变化有关的数值信息；以及第2学习工序，将由如下组合构成的1个以上的数据组作为教师数据，使模型进行学习，该组合由示出基于所述多个规定的点中的该规定的点的所述行为信息的物理参数的图像、与示出所述多个规定的点中的该规定的点的厚度的指标组成，所述行为信息并且是通过所述第2获得工序获得的行为信息。

5、并且，本发明的一个方式所涉及的模型制作方法包括：第3获得工序，获得通过上述记载的所述生成工序生成的所述推测信息；以及第1制作工序，是制作包括上述记载的所述血管壁的血管模型的工序，在所述第1制作工序中，根据通过由所述第3获得工序获得的所述推测信息而被可视化的所述厚度，以被包括在所述血管模型中的所述血管壁按照各个所述厚度而示出不同的形态的方式来制作血管模型。

6、并且，本发明的一个方式所涉及的壁厚度推测装置具备：获得部，获得基于包含脏器壁或血管壁的运动图像的行为信息，所述运动图像是利用四维血管摄影法而得到的运动图像，所述行为信息是与所述脏器壁或所述血管壁中的多个规定的点的各自的位置的时间变化有关的数值信息；生成部，利用如下的模型来生成推测信息，所述模型是将示出基于由所述获得部获得的所述行为信息的物理参数的图像作为输入，将示出所述脏器壁或所述血管壁中的所述多个规定的点的各自的厚度的指标作为输出而进行了学习的模型，所述推测信息是所述厚度被可视化而得到的信息；以及输出部，输出由所述生成部生成的所述推测信息。

7、并且，本发明的一个方式所涉及的壁厚度推测系统具备：上述记载的壁厚度推测装置；运动图像信息处理装置，获得所述运动图像，生成所述行为信息并输出给所述获得部；以及显示装置，显示所述输出部输出的所述推测信息。

8、根据本发明的壁厚度推测方法等，通过低侵袭性的方法来生成与脏器壁或血管壁有关的高精度的信息，从而能够提出用于对脏器或血管的疾病施以具体的处置的有益的信息。

技术特征：

1.一种壁厚度推测方法，包括：

2.如权利要求1所述的壁厚度推测方法，

3.如权利要求2所述的壁厚度推测方法，

4.如权利要求1至3的任一项所述的壁厚度推测方法，

5.如权利要求1至4的任一项所述的壁厚度推测方法，

6.如权利要求1至5的任一项所述的壁厚度推测方法，

7.如权利要求1至4的任一项所述的壁厚度推测方法，

8.一种计算机程序，用于使计算机执行权利要求1至7的任一项所述的壁厚度推测方法。

9.一种学习方法，包括：

10.如权利要求9所述的学习方法，

11.一种模型制作方法，包括：

12.如权利要求11所述的模型制作方法，

13.如权利要求12所述的模型制作方法，

14.如权利要求13所述的模型制作方法，

15.一种壁厚度推测装置，具备：

16.一种壁厚度推测系统，具备：

技术总结
壁厚度推测方法包括：第1获得工序(S201)，获得基于利用四维血管摄影法而得到的包含脏器壁或血管壁的运动图像的行为信息，该行为信息是与脏器壁或血管壁中的多个规定的点的各自的位置的时间变化有关的数值信息；生成工序(S202)，利用将示出基于通过第1获得工序(S201)获得的行为信息的物理参数的图像作为输入，将示出脏器壁或血管壁中的多个规定的点的各自的厚度的指标作为输出而进行了学习的模型，来生成推测信息，该推测信息是厚度被可视化而得到的信息；以及输出工序(S203)，输出通过生成工序(S202)生成的推测信息。

技术研发人员：杉山由惠
受保护的技术使用者：国立大学法人大阪大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17